ML之NB、LoR：基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
输出结果数据集：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/88408004核心代码#1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等)def review_to_wordlist(review): ''' 把IMDB的评论转成词序列 ''....
TF之GD：基于tensorflow框架搭建GD算法利用Fashion-MNIST数据集实现多分类预测(92%)
输出结果Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.Extracting data/fashion\train-images-idx3-ubyte.gzSuccessfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.Extracting data/f....
DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测
输出结果1.10.0Size of:- Training-set: 55000- Validation-set: 5000- Test-set: 10000Epoch 1/1 128/55000 [..............................] - ETA: 15:39 - loss: 2.3021 - acc: 0.0703 25....
ML之xgboost&GBM：基于xgboost&GBM算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练(两模型性能PK)实现二分类预测
输出结果 设计思路 核心代码finish loading from csv weight statistics: wpos=1522.37, wneg=904200, ratio=593.94loading data end, start to boost treestraining GBM from sklearn Iter &...
ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测)
输出结果 设计思路 核心代码xgmat = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 ) bst = xgb.Booster({'nthread':8}, model_file = modelfile)res = [ ( int(idx[i]), ypred[i] ) for i in range(len(ypred)) ....
ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练(模型保存+可视化)实现二分类预测
输出结果 设计思路 核心代码num_round = 1000 n_estimators = cvresult.shape[0] print ('running cross validation, w....
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码print('XGB_model.feature_importances_：','\n', XGB_model.feature_importances_)from matplotlib import pyplotpyplot.bar(range(len(XGB_model.feature_importances_)), XGB_model.feature_importan....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果 设计思路 核心代码from sklearn.grid_search import GridSearchCVparam_test = { 'n_estimators': range(1, 51, 1)}clf = GridSearchCV(estimator = bst, param_grid = param_test, cv=5)clf.fit(X_train, y....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7) #fit_params = {'eval_me....
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码seed = 7test_size = 0.33X_train_part, X_validate, y_train_part, y_validate = train_test_split(X_train, y_train, &n...
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